基于机器学习的青海花儿唱词情感分析

• 作者: 王青海 刘怡凡
• 来源期刊: 青海师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 情感分析 Python LSTM神经网络 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 40-45
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7542.2021.03.006

摘要

本文以青海花儿唱词为研究对象,采用朴素贝叶斯机器学习模型和长短期记忆网络(LSTM)机器学习模型对其建模.首先对青海花儿唱词进行收集,建立模型并对收集到的唱词进行特殊的预处理操作,利用Word2vec生成词向量模型,构建二种不同的机器学习算法模型:朴素贝叶斯模型和LSTM神经网络+Word2vec模型;其次划分花儿唱词训练集和测试集,得到预测的情感倾向;最后通过统一的评价标准对两组实验进行评价,对青海花儿唱词进行了情感分析,并绘制不同地域和不同民族唱词的词云图.实验结果表明:采用长短期记忆网络(LSTM)+Word2vec的机器学习模型进行情感分析与挖掘效果更为理想.